Aplicación de comercio electrónico utilizando un algoritmo de filtrado colaborativo

Yeimi Duran Xochimitl; Selene Hernández Rodríguez

doi:10.5281/zenodo.8264179

Autores/as

Yeimi Duran Xochimitl Instituto Tecnológico de Puebla
Selene Hernández Rodríguez Instituto Tecnológico de Puebla https://orcid.org/0000-0002-0845-9436

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.8264179

Palabras clave:

Sistema recomendador, Filtrado colaborativo, Algoritmo K-NN, Comercio electrónico

Resumen

Con el crecimiento actual de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) y la capacidad de almacenamiento de los dispositivos computacionales, se han desarrollado aplicaciones web cada vez más robustas. Tal es el caso de los sistemas recomendadores, que permiten a los usuarios ver productos (o ítems) que probablemente serían de su interés entre una gran cantidad de información disponible en estos sitios, en los cuales generalmente el número de productos es muy grande. Para realizar estas recomendaciones a un usuario, los sistemas recomendadores basados en filtrado colaborativo utilizan la información de usuarios similares, suponiendo que un usuario similar es aquél que ha calificado los mismos ítems con calificaciones similares. Para encontrar los usuarios similares se han utilizado diversos enfoques; uno de estos enfoques ha sido utilizar los algoritmos de clasificación. En este trabajo se seleccionó el algoritmo de clasificación de k-vecinos más cercanos (k-NN) debido a su rapidez y buen funcionamiento. Para evaluar el grado de similitud entre usuarios, se seleccionó la función de correlación de Pearson. El sistema recomendador propuesto se implementa dentro de una aplicación web de venta de ropa.

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Biografía del autor/a

Yeimi Duran Xochimitl, Instituto Tecnológico de Puebla

Estudiante de Maestría en Ingeniería en el Instituto Tecnológico de Puebla (ITP)

Selene Hernández Rodríguez, Instituto Tecnológico de Puebla

Docente en el Instituto Tecnológico de Puebla (ITP) en la División de Estudios de Posgrado e Investigación (DEPI)

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